블록체인 기술에 힘입어 분산형 애플리케이션의 초석인 스마트 계약은 금융, 공급망 관리 등 다양한 분야에서 큰 잠재력과 가치를 보여왔습니다. 그러나 스마트 계약의 수가 급증함에 따라 코드의 보안과 신뢰성을 보장하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 스마트 계약이 배포되면 코드를 변경할 수 없으며 논리 허점으로 인해 상당한 재정적 손실이 발생할 수 있습니다. 따라서 효율적이고 정확한 스마트 계약 감사 방법을 개발하는 것은 사용자 자산을 보호하고 블록체인 생태계의 건전성을 유지하는 데 중요합니다. LLM(대규모 언어 모델)은 스마트 계약 감사 분야에서 큰 잠재력을 보여주었지만 기존 기술은 여전히 많은 과제에 직면해 있습니다. 예를 들어 가장 발전된 GPT-4 모델이라도 RAG(검색 증강 생성) 기술과 결합하면 스마트 계약을 감사할 때 정확도가 30%에 불과합니다. 이러한 제한은 주로 기존 LLM이 Solidity 스마트 계약 감사의 특정 분야에 맞게 미세 조정되지 않고 일반 텍스트/코드 말뭉치에 대해 사전 교육을 받았다는 사실에서 비롯됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 이지스는 미세 조정과 LLM 기반 에이전트를 결합하여 스마트 계약 감사를 위한 새롭고 직관적인 방법을 제공하고 합리적인 설명과 함께 감사 결과를 생성할 수 있는 TrustLLM 프레임워크를 제안합니다. TrustLLM의 제안은 스마트 계약 감사의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 블록체인 보안 분야에 새로운 희망을 가져옵니다.
스마트 계약 감사의 중요성과 과제
블록체인 기술의 핵심 구성 요소인 스마트 계약은 계약 조건을 자동으로 실행하고 제3자의 개입 없이 거래의 투명성과 변조 불가능성을 보장하는 프로그램입니다. 탈중앙화 금융(DeFi) 분야에서는 스마트 계약의 역할이 특히 중요합니다. 스마트 계약은 수많은 금융 거래를 처리 및 기록하고 수십억 달러 상당의 디지털 자산을 관리하는 역할을 담당하기 때문입니다. 그러나 스마트 계약은 일단 배포되면 변경하기 어렵기 때문에 코딩 오류나 취약점으로 인해 자금 손실이나 기타 보안 문제가 발생할 수 있으므로 스마트 계약의 보안은 무시할 수 없는 문제가 됩니다. DeFi의 급속한 발전과 함께 스마트 계약의 수와 복잡성도 증가하여 잠재적인 취약점의 위험이 증가합니다. 스마트 계약에 취약점이 있으면 악의적으로 악용되어 자금 도난, 계약 조작 또는 기타 형태의 손실이 발생할 수 있습니다. 따라서 스마트 계약에 대한 철저하고 정확한 감사를 수행하여 다양한 잠재적인 공격에도 불구하고 안정적이고 안전한 상태를 유지하는 것이 중요합니다. 스마트 계약 감사의 목적은 계약을 배포하고 사용하기 전에 모든 잠재적인 보안 취약성을 식별하고 수정하는 것입니다. 이는 투자자와 사용자의 자금을 보호하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 DeFi 플랫폼의 평판과 시장 신뢰를 유지하는 데에도 도움이 됩니다. 블록체인 기술이 계속 성숙해지고 적용 범위가 확대됨에 따라 스마트 계약 감사의 중요성은 계속 커져 전체 DeFi 생태계의 안전과 건전한 발전을 보장하는 핵심 링크가 될 것입니다.
TrustLLM: 스마트 계약 감사를 위한 혁신적인 솔루션
TrustLLM은 스마트 계약 감사 분야의 주요 혁신을 대표하며 미세 조정 및 LLM(대형 언어 모델) 기반 에이전트를 결합하여 감사자에게 직관적이고 효율적인 감사 방법을 제공합니다. 이 프레임워크의 핵심은 Solidity 스마트 계약 감사의 요구 사항에 맞게 특별히 설계되고 최적화된 고유한 2단계 미세 조정 방법에 있습니다. 첫 번째 단계에서 TrustLLM은 미세 조정 기술을 사용하여 감지기 모델을 교육합니다. 이 모델의 목적은 스마트 계약 코드에 취약점이 있는지 식별하는 것입니다. 탐지기 모델은 대량의 훈련 데이터를 통해 코드를 분석하고 안전한지 여부를 결정하는 방법을 학습합니다. 이 단계의 세부 조정은 전체 감사 프로세스의 기초를 마련하고 모델이 잠재적인 보안 취약성을 정확하게 인식할 수 있도록 해주기 때문에 매우 중요합니다. 미세 조정의 두 번째 단계는 취약성의 원인을 생성하는 작업을 수행하는 추론 모델에 중점을 둡니다. 탐지기 모델이 잠재적인 취약점을 식별하면 추론 모델은 코드를 추가로 분석하여 취약점이 존재하는 이유와 특정 취약점 유형을 자세히 설명합니다. 이러한 심층 분석은 감사자가 문제의 본질을 이해하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 문제를 해결하기 위한 단서를 제공합니다.
TrustLLM의 2단계 미세 조정 접근 방식은 감사 과정에서 인간 전문가의 직관과 분석 프로세스를 모방합니다. 첫째, 인간 감사자가 코드를 직관적으로 판단하는 것과 유사하게 탐지기 모델을 통해 예비 위험 평가를 수행합니다. 그런 다음 전문가가 문제를 발견한 후 상세한 검토를 수행하는 것처럼 추론 모델을 통해 심층적인 원인 분석이 수행됩니다. 또한 TrustLLM은 Ranker와 Critic이라는 두 가지 LLM 기반 에이전트도 도입했습니다. 이러한 에이전트는 추론 모델에 의해 생성된 여러 취약점 원인을 반복적으로 평가하고 토론하여 궁극적으로 가장 적절한 설명을 선택합니다. 이 협업 메커니즘은 감사 결과의 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 복잡한 취약성 시나리오를 처리하는 모델의 능력도 향상시킵니다.
TrustLLM의 실무적용 효과 및 경쟁우위
TrustLLM의 혁신적인 프레임워크는 스마트 계약 감사의 효율성과 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 감사자에게 더 깊은 통찰력을 제공합니다. 이러한 방식으로 TrustLLM은 감사 팀이 잠재적인 보안 취약성을 보다 효과적으로 식별하고 수정하여 블록체인 애플리케이션을 공격자로부터 보호할 수 있도록 돕습니다. Web3 및 블록체인 기술이 계속해서 발전함에 따라 TrustLLM과 그 뒤에 있는 기술은 분산형 애플리케이션의 보안을 보장하는 핵심 도구가 될 것입니다. TrustLLM의 성능은 힌트 학습 기반 LLM(예: GPT-4 및 GPT-3.5) 및 기타 미세 조정 모델(예: CodeBERT, GraphCodeBERT, CodeT5, UnixCoder)을 포함한 여러 기존 스마트 계약 감사 기술과 비교됩니다. 이러한 비교는 스마트 계약 감사 분야에서 TrustLLM의 발전과 효율성을 입증하기 위한 것입니다.
첫째, TrustLLM은 힌트 학습 기반 LLM에 비해 감지 성능이 크게 향상되었습니다. GPT-4 및 GPT-3.5는 현재 가장 발전된 언어 모델이지만 스마트 계약 감사 작업에서는 TrustLLM만큼 성능을 발휘하지 못합니다. 이는 TrustLLM이 Solidity 스마트 계약 감사 도메인을 위해 특별히 미세 조정된 반면 기존 LLM은 일반 텍스트/코드 말뭉치에 대해 사전 훈련되었기 때문입니다. TrustLLM의 2단계 미세 조정 접근 방식을 사용하면 스마트 계약의 취약성을 보다 정확하게 식별하고 설명할 수 있는 반면, 힌트 학습 기반 LLM은 도메인별 작업을 처리하는 데 제한이 있을 수 있습니다. 둘째, TrustLLM은 기존의 미세 조정 모델에 비해 성능도 좋습니다. CodeBERT, GraphCodeBERT, CodeT5 및 UnixCoder는 모두 특정 작업에 대한 전체 모델 미세 조정이지만 TrustLLM은 여러 성능 지표에서 이러한 모델을 능가합니다. 예를 들어, TrustLLM은 F1 점수, 정확성, 정밀도에서 더 높은 점수를 얻어 스마트 계약 취약성 탐지에 더 효과적이라는 것을 나타냅니다. 이러한 장점은 감지기와 추론기 모델을 결합하고 LLM 에이전트를 통해 이를 반복적으로 최적화하여 감사 정확성과 신뢰성을 향상시키는 TrustLLM의 고유한 아키텍처에 기인할 수 있습니다. 또한 TrustLLM은 매개변수 효율성과 계산 비용을 염두에 두고 설계되었습니다. TrustLLM은 LoRA(Low-Rank Adaptation)와 같은 경량 미세 조정 방법을 사용하여 대규모 모델의 장점을 유지하면서 리소스 소비를 줄일 수 있습니다. 이를 통해 TrustLLM은 성능 면에서 기존 기술을 능가할 뿐만 아니라 실제 애플리케이션에서 더욱 실현 가능하고 확장 가능합니다. 마지막으로 TrustLLM의 평가 결과도 실제 원인과 일치하는 데 있어서의 우수성을 보여줍니다. GPT-4와 비교하면 TrustLLM이 생성한 취약점 설명이 실제 원인과 더 일치하여 스마트 계약 감사의 실용성과 정확성이 더욱 입증됩니다. 요약하자면, TrustLLM은 감지 성능, 매개변수 효율성 또는 실제 적용 가치 측면에서 기존 기술과 비교하여 상당한 이점을 보여줍니다. 이러한 비교 결과는 스마트 계약 감사 분야에서 TrustLLM의 잠재력을 강조하고 향후 Web3 보안 연구 및 애플리케이션에 대한 새로운 방향을 제시합니다. 블록체인 기술이 지속적으로 발전함에 따라 TrustLLM 및 유사 기술은 스마트 계약의 보안을 보장하고 분산형 애플리케이션 개발을 촉진하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.
TrustLLM 적용사례
TrustLLM의 적용 사례는 주로 Code4rena 플랫폼에서 공개되지 않은 두 가지 포상금 프로젝트에 대한 스마트 계약 감사에 중점을 둡니다. Code4rena는 보안 연구원이 블록체인 프로젝트의 보안 취약점을 발견하고 보고하도록 장려하기 위해 설계된 잘 알려진 현상금 플랫폼입니다. 연구자들은 플랫폼과 협력함으로써 실제 스마트 계약 감사 작업에 TrustLLM을 적용하여 실제 세계에서의 효과성과 실용성을 검증할 수 있습니다. 감사 과정에서 TrustLLM은 강력한 취약점 탐지 기능을 시연했습니다. 알려진 취약점 유형을 식별할 뿐만 아니라 잠재적인 보안 위험에 대한 심층 분석을 제공하고 취약점의 원인에 대한 자세한 설명을 제공합니다. 연구원들은 TrustLLM을 사용하여 두 프로젝트의 스마트 계약에 대한 포괄적인 검토를 수행한 결과 6가지 중요한 취약점을 발견했습니다. 이러한 취약점의 발견은 악의적인 공격자가 이를 악용하여 자산 손실이나 기타 보안 사고를 초래할 수 있으므로 프로젝트 팀에게 매우 중요합니다. 이러한 취약점의 발견이 프로젝트 팀이나 감사 전문가에 의해 인식되었다는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이는 TrustLLM이 기술적 성공을 거두었을 뿐만 아니라 실제 응용 분야에서도 업계 전문가들로부터 인정을 받았다는 것을 의미합니다. 이 성과는 스마트 계약 감사 분야에서 TrustLLM의 실용성과 신뢰성을 더욱 입증합니다. 또한 기존 도구로는 취약점이 발견되지 않았지만 TrustLLM을 통해 성공적으로 식별된 특별한 사례도 언급하고 있습니다. 프로젝트 팀과 감사 전문가는 이 발견을 스마트 계약 보안 감사에 대한 TrustLLM의 혁신과 예측을 강조하는 중요한 보안 기여로 간주했습니다. 이러한 실제 사례를 통해 TrustLLM은 Web3 보안 분야, 특히 스마트 계약 감사 분야에서 잠재력을 보여줍니다. 성공적인 적용은 블록체인 프로젝트에 더 높은 수준의 보안을 제공할 뿐만 아니라 미래의 스마트 계약 감사 도구 및 방법에 대한 새로운 방향을 제시합니다. Web3 생태계가 지속적으로 발전하고 성숙해짐에 따라 TrustLLM 및 유사 기술의 적용이 점점 더 중요해지고 분산형 애플리케이션의 보안과 안정성을 위한 견고한 기반을 제공하게 될 것입니다.
Aegis: 세계 최초의 독립적이고 수익성 있는 AI 감사자
오늘날 빠르게 발전하는 Web3 생태계에서 스마트 계약의 보안 감사는 중요한 링크가 되었습니다. 세간의 이목을 끄는 스마트 계약 감사 대회에서 Aegis는 뛰어난 스마트 계약 감사 기술로 23016U라는 높은 보너스를 획득했습니다. 이 성과는 의심할 여지 없이 스마트 계약 보안 연구 분야에서 R&D 팀의 리더십을 강화했습니다. Aegis의 성공은 Web3 보안을 위해 특별히 구축된 최초의 대규모 모델인 TrustLLM이라는 고유한 기본 기술 아키텍처에서 비롯됩니다. TrustLLM은 미세 조정 및 LLM(대형 언어 모델) 기반 에이전트를 결합하여 스마트 계약 감사에 대한 직관적이고 통찰력 있는 접근 방식을 제공합니다. 이는 전문 감사인이 작업하는 방식을 모방하여 감사 정확성을 향상시킬 뿐만 아니라 감사 결과의 해석 가능성도 제공하는 프로세스입니다. 동시에 Aegis의 기술 혁신은 TrustLLM 프레임워크에만 국한되지 않고 고급 RAG 기술과 대규모 모델 지식 매칭 및 장면 인식 원리를 사용하여 구조화된 취약성 지식 기반 및 코드 데이터를 통해 훈련하여 인간 감사의 사고 논리를 시뮬레이션합니다. 전문가가 스마트한 감사를 실시합니다. 이를 통해 Aegis는 스마트 계약의 논리적 취약점과 경제 모델과 관련된 보안 위험을 효율적이고 정확하게 감지하여 계약 배포 전에 개발자에게 귀중한 보안 보장을 제공할 수 있습니다. Aegis는 전문 감사자뿐만 아니라 개발자를 포함하여 다양한 고객에게 서비스를 제공합니다. Go, Rust, Solidity 및 Move와 같은 여러 블록체인 프로그래밍 언어를 지원하며 거의 모든 주류 블록체인 개발 환경을 포괄합니다. 무료 평가판부터 전문가 버전까지 이지스가 제공하는 다단계 서비스 계획은 다양한 사용자의 요구를 충족하고 유연하고 편리한 사용자 경험을 제공하도록 설계되었습니다. Aegis를 추가하면 AgentLayer 생태계에 강력한 AI 에이전트가 추가될 뿐만 아니라 Web3 개발 커뮤니티에 안전하고 효율적인 감사 솔루션도 제공됩니다. 이지스의 지속적인 반복 업그레이드와 실제 현상금 도전 경험을 통해 블록체인 보안 감사를 새로운 지능 시대로 이끌고 분산형 애플리케이션 개발을 위한 견고한 보안 기반을 제공할 것으로 기대됩니다.
AgentLayer 정보
최초의 분산형 AI 에이전트 공개 체인인 AgentLayer는 $AGENT 토큰을 도입하여 L2 블록체인에서 에이전트 경제 및 AI 자산 거래를 촉진합니다. AgentLink 프로토콜은 분산형 AI 거버넌스를 달성하기 위해 다중 에이전트 정보 교환 및 협업을 지원합니다.
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